举例说明数据仓库的构建
社区干货
DataLeap数据仓库流程最佳实践
# 前言本实验以DataLeap on LAS为例,实际操作火山引擎数据产品,完成数据仓库的构建。# 关于实验* 预计部署时间:50分钟* 级别:初级* 相关产品:大数据开发套件、湖仓一体分析服务LAS* 受众: 通用## 环境说明1. 已购买DataLeap产品2. 已创建湖仓一体LAS队列3. 子账户具备DataLeap相关权限(参考:https://www.volcengine.com/docs/6260/65408)# 实验说明## **步骤1:创建项目**,因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业... 范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法,该方法的主要由 Inmon 所提倡,主要解决关系型数据库的数据存储,利用的一种技术层面上的方法。目前,我们在关系型数据库中的建模方法,大部分采用的是三范式建模法...
数仓黄金价值圈: 为什么、是什么、怎么做|社区征文
今天给大家一起分享下有着悠久历史的数据仓库的一些思考由三部分组成为什么,搭建数据仓库是什么,数据仓库定义怎么做,如何搭建数仓# 一:为什么,搭建数据仓库最终目标:**数据驱动资源优化配置,即科学、高效... 以上特点也是数据仓库的特点,所以好的数据仓库一定是耗散结构的**多层次,开放,一直被构建ing**# 三、怎么做,如何搭建数仓## 建设思路如何搭建数仓,在业界一直存在着两种思路### 从顶到下从顶到下,即从...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。> > > > 
特惠活动
举例说明数据仓库的构建-优选内容
举例说明数据仓库的构建-相关内容
基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。 ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求,包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等各种应用场... 由 ByteHouse 提供统一的数据服务,是基于 DWD 和 DWS 层对外提供一些定制化实时流。 点击跳转 [ByteHouse云原生数据仓库]( ) 了解更多
20000字详解大厂实时数仓建设 | 社区征文
应用层少建设的好处:实时处理数据的时候,每建一个层次,数据必然会产生一定的延迟;- 汇总层少建的好处:在汇总统计的时候,往往为了容忍一部分数据的延迟,可能会人为的制造一些延迟来保证数据的准确。举例,在统计跨... 实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义- 样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base---#### 3. DIM 层- 公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(上)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** **近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。** 白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHous... UDF:支持 Python UDF/UDAF 创建与管理,补足函数的可扩展性。(Java UDF/UDAF 已在开发中)- 自研优化器:自研 Cost-Based Optimizer,优化多表 JOIN 等复杂查询性能,性能提升若干倍。 **产品能力上,在引擎...
如何快速构建企业级数据湖仓?
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。# **数据湖** **仓开源趋势**## **趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展**LakeHouse是什么?简言之,... Codegen 和向量化都是从数据仓库,而不是 Hadoop 体系的产品中衍生出来。Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
主要介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。作者:辛现银,火山引擎开源大数据平台 E-MapReduce 技术架构师 数据湖仓开源趋势... 都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为...
基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓
主要为大家介绍了数据湖仓开源趋势、火山引擎 EMR 的架构及特点,以及如何基于火山引擎 EMR 构建企业级数据湖仓。## 数据湖仓开源趋势### 趋势一:数据架构向 LakeHouse 方向发展什么是 LakeHouse? LakeHouse ... 都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 Codegen 的道路,因为...
从思考到实践,企业级大数据平台的构建之路
企业数据建设正处于更大规模和更多样的变化趋势中。传统自建数据仓库,在企业数据体量持续增长、业务时效性持续提升的情况下,已经很难应对更复杂、更多样化的场景需求,平台扩展和数据融合面临重重障碍。8 月18 日,火山引擎开发者社区技术大讲堂第四期将为大家从 **开源大数据生态**和 **源于字节跳动内部的智能实时湖仓**两个方面详细介绍 **如何构建企业级数据湖仓**,剖析火山引擎大数据平台的架构与实践。...
火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书 V1.0(中)
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 近日,《火山引擎云原生数据仓库 ByteHouse 技术白皮书》正式发布。白皮书简述了 ByteHouse 基于 ClickHouse 引擎... 一个租户内可以创建 1 个或多个计算组,计算资源扩缩容的方式有两种,一种是调整计算组的 CPU 核数和内存大小实现快速的纵向扩缩容,另一种方式是增减计算组的数量实现水平扩容,在存储计算分离的架构下,计算资源与存储...
字节跳动开源其云原生数据仓库 ByConity
项目简介-----ByConity 是字节跳动开源的云原生数据仓库,它采用计算-存储分离的架构,支持多个关键功能特性,如计算存储分离、弹性扩缩容、租户资源隔离和数据读写的强一致性等。通过利用主流的... Worker 会从最底层的 Cloud Storage 读取数据,并通过建立 Pipeline 的方式进行计算。最终多个 Worker 的计算结果通过 Server 汇聚,并返回给客户端。ByConity 还有两个主要的组件,分别是 Time-stamp Oracle 和 D...
